基于Sentinel-1的洞庭湖区洪涝灾害信息提取与分析

发布时间：2021-03-29 06:27

　　星载雷达遥感具有全天候获取地面特征的特点,在恶劣环境下工作仍然能得到较高精度的图像,在洪水灾害监测中的作用显著。2017年6—7月,洞庭湖区发生了严重的洪涝灾害,损失严重。该文选取2017年6月4日、6月28日、7月10日以及7月22日4期Sentinel-1数据,进行了洪涝灾害信息的提取与分析。通过去噪方法和水体提取方法对比分析,确定采用Lee滤波进行Sentinel-1数据去噪、采用阈值法进行水体提取,提取了不同时期的水体分布,实现了洪水动态监测。采取地图差分法获取淹没范围为1015.43km²,岳阳整体受灾面积最大。综合土地利用数据,结合叠加分析和分区统计发现,此次洪涝灾害对耕地的影响最大,受灾面积达693.35km²。 

【文章来源】：安徽农学通报. 2020,26(19)

【文章页数】：3 页

【部分图文】：

研究区范围

雷达数据预处理主要包括多视处理、辐射定标和数据去噪。只有进行去噪处理才能准确表现出原始图像信息，滤波方法的选择直接影响着后续信息提取的精度。常用的图像去噪方法包括中值滤波、均值滤波、Lee滤波等。图2为3种滤波方法的滤波结果（滤波窗口为5×5），发现中值滤波后图像中仍然存在大量的噪声点，均值滤波去噪对于图像的平滑效果最强。(a.中值滤波，b.均值滤波，c.Lee滤波）

通过确定采用阈值法进行洞庭湖区水体的提取，4个时间研究区水体在空间上分布情况如图3所示。在研究期内，水面面积变化较大的区域主要是岳阳县、湘阴县和沅江市。通过像元面积计算法获取4期雷达数据的水体面积如表3所示。从表3可以看出，6月4日的水体面积最少，约为1667.99km2,7月10日水体面积达到最大，约为2683.42km2,2个时期的水体面积相差1015.43km2。而6月28日的水体面积约为2390.29km2,7月22日的水体面积约为2463.92km2，这2个时间段的水体面积相差不大，但都高于6月4日的水体面积，低于7月10日的水体面积，主要是由于从6月22日起洞庭湖区持续降雨，并且雨量大、历时长达15d，导致河流水位上涨快，洪水峰高量大，造成湘水、资水、沅水连续两次超警洪水，而湘资沅三水相继汇入洞庭湖区，到6月30日期间洞庭湖区将开始出现超过警戒水位的洪水，到7月8日后降雨量逐渐减少，到7月10日后，洪峰到达顶峰，水体面积逐步回退。将6月4日的水体与7月10日的水体通过地图差分法获取淹没范围，总淹没面积为1015.43km2，主要淹没区域分布在岳阳县以及沅江市，此次洪涝灾害对洞庭湖区下游地区影响大，受灾面积最大。图5 洪水淹没范围

【参考文献】：
期刊论文
[1]Sentinel-1A SAR数据在缅甸伊洛瓦底江下游区洪水监测中的应用[J]. 孙亚勇,黄诗峰,李纪人,李小涛,马建威,曲伟.  遥感技术与应用. 2017(02)
[2]基于水体散射特性的SAR图像水体检测[J]. 陈玲艳,刘智,张红.  遥感技术与应用. 2014(06)
[3]ENVISAT卫星先进合成孔径雷达数据水体提取研究——改进的最大类间方差阈值法[J]. 李景刚,黄诗峰,李纪人.  自然灾害学报. 2010(03)
[4]基于ENVISAT-ASAR数据的洪涝水体空间分布信息提取[J]. 郑伟,刘闯,王正兴.  自然灾害学报. 2009(04)

硕士论文
[1]高分辨率SAR卫星影像洪水区域提取应用研究[D]. 陈志国.武汉大学 2017
[2]基于MODIS与ASAR数据的洪水淹没信息提取方法研究[D]. 赵昕.电子科技大学 2012



本文编号：3107080